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全国高等教育自学考试指定教材：线性代数：经管类公共课（经管类），ISBN：9787307051751，作者：刘吉佑
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用户评价
这本《线性代数》教材给我带来了非常积极的学习体验，其中最让我印象深刻的是它在“逻辑严谨性”和“直观易懂性”之间取得了很好的平衡。对于经济管理专业的学生来说，我们更看重的是数学工具的实用性和可操作性，但同时，如果缺乏对基本原理的理解，也容易导致应用上的偏差。这本书在这方面做得非常出色。它在引入每一个新概念时，都会先给出清晰的定义，然后逐步展开解释，并且通过大量的例子来阐述其含义和作用。我特别喜欢书中关于“内积空间”和“范数”的讲解，它不仅仅是介绍了这些概念的计算方法，更是深入分析了它们在度量向量之间的“距离”或者“相似度”方面的意义。这对于我们进行聚类分析、模式识别等任务至关重要。书中还专门用了一章来讲解“最小二乘法”，这是解决实际问题中非常常用的一种方法，比如在进行回归分析时，如何找到最能拟合数据的直线。这本书的讲解非常详尽，从理论推导到实际应用，都提供了详细的步骤和解释，让我们能够轻松掌握。而且，书中还探讨了矩阵的“条件数”对数值稳定性的影响，这对于我们理解计算结果的可靠性非常有帮助。总之，这本书不仅为我打下了坚实的线性代数理论基础，更重要的是教会了我如何将这些理论知识有效地应用于解决实际的经济管理问题，让我对数学在驱动创新和优化决策方面的力量有了更深的认识。
评分我之所以对这本《线性代数》教材评价如此之高，是因为它成功地将“抽象的数学理论”与“具体的经济管理实践”紧密地结合在了一起，让我在学习过程中感受到了知识的力量和乐趣。书中在讲解“矩阵的乘法”时，并没有仅仅停留在符号的运算层面，而是深入地将其与“复合变换”、“投入产出分析”、“经济增长模型”等实际问题联系起来。例如，在解释投入产出模型时，它会用矩阵乘法来表示不同产业之间的经济联系，以及一个产业的产出如何影响其他产业，最终影响整个国民经济的运行。这种将数学工具与实际应用相结合的讲解方式，极大地激发了我学习的积极性。而且，书中还专门有一章讲解“马尔可夫链”在经济学和管理学中的应用，比如在分析市场份额的转移、消费者购买行为的预测等方面。书中通过一个生动的例子，比如一家公司不同产品在市场上的占有率变化，来展示如何利用转移矩阵来预测未来的市场格局。这种与时俱进、紧密结合实际的教学内容，让我觉得学到的知识是鲜活的、有用的。此外，我非常欣赏书中对“奇异值分解（SVD）”的讲解，它不仅仅是介绍了一种强大的矩阵分解技术，更是将其在“数据压缩”、“降噪”、“推荐系统”等领域的应用进行了详尽的阐述，这对于我理解现代数据分析和人工智能技术非常有帮助。
评分我必须承认，在拿到这本《线性代数》教材之前，我对学习线性代数这件事是有些抵触的，觉得它离我的专业领域太远，纯粹是为了应付考试而学。但是，读完这本书后，我的看法完全改变了。这本书最让我赞赏的地方在于它对抽象概念的“接地气”处理。它并没有刻意去回避数学的严谨性，但同时又非常注重将抽象的代数概念与经济管理领域的直观理解相结合。比如，在讲解向量的概念时，它不仅仅是给出了向量的定义，更是用经济学中“商品篮子”或者“投资组合”等例子来类比，让我们能够从具象化的角度去理解向量的构成和意义。同样，对于线性方程组的解空间，书中也用图形化的方式展示了不同情况下的几何解释，比如唯一解、无穷多解、无解等，这比单纯的代数运算更容易理解。我特别喜欢书中关于“线性无关”和“基”的概念，它没有仅仅停留在理论层面，而是通过解释如何用少数几个“基本变量”或者“影响因素”来描述一个复杂的经济系统，来展现这些概念的实际价值。这对于我们理解经济模型中的关键变量、以及如何构建简洁有效的预测模型非常有帮助。而且，这本书的语言风格也十分吸引人，读起来不像是一本枯燥的教科书，更像是在和一位经验丰富的老师进行深度交流，他会适时地提出引导性的问题，鼓励你去思考，去探索。总的来说，这本书成功地化解了我对线性代数的恐惧，甚至让我开始享受学习它的过程，因为它让我看到了数学在驱动经济管理发展中的核心作用。
评分这本书真的让我对线性代数这门学科有了全新的认识，简直是拨云见日。作为一名经济管理类的学生，我一直觉得数学这东西离我们的实际应用有点远，尤其是一些抽象的概念，听着就头大。但是，这本书的编排和内容设计，却巧妙地将这些看似高深的理论与我们日常接触到的经济学、管理学中的问题紧密联系起来。例如，在讲到矩阵运算的时候，它不仅仅是教你如何进行加减乘除，更是通过生动的案例，比如投入产出分析、资源配置优化、甚至是市场预测模型，来展示矩阵是如何成为解决这些实际问题的强大工具。特别是书中对向量空间和线性变换的讲解，作者并没有止步于纯粹的数学定义，而是深入浅出地阐述了它们在经济学中的应用，比如在描述多个经济变量之间的关系，或者在分析经济增长模型中的状态转移时，线性代数扮演着怎样的角色。让我印象深刻的是，书中对于一些关键定理的证明，往往不是一味地堆砌公式，而是辅以直观的几何解释，或者与经济学中的直观理解相结合，这样一来，抽象的概念就变得生动起来，更容易被我们这些非数学专业的学生所理解和接受。而且，这本书的语言风格也非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调，更像是经验丰富的老师在耐心指导学生，循循善诱。遇到难点时，作者还会提供一些学习建议，如何去思考、如何去理解，甚至是如何避免常见的误区。总而言之，这本书不仅是一本教材，更像是一位良师益友，它让我觉得线性代数不再是枯燥的符号游戏，而是通往经济管理领域更深层理解的一把金钥匙，我为能在这本书的引导下学习线性代数而感到庆幸。
评分我得说，这本《线性代数》教材真的给我带来了很多惊喜，尤其是在细节的处理和内容的深度上。一开始接触这门学科，我总觉得那些定义和定理之间的联系比较松散，缺乏一种内在的逻辑贯穿。但这本书在这方面做得非常出色，它在介绍每一个新概念时，都会先回顾之前学过的相关知识，并清晰地说明新概念是如何在前者的基础上发展而来，或者解决了前者的哪些局限性。这种层层递进的教学方式，让整个知识体系变得更加完整和连贯。比如，在讲到行列式的性质时，它不仅仅是罗列出这些性质，还会深入分析每一种性质产生的根源，以及它们在实际问题中带来的数学意义。我尤其欣赏的是书中对一些“为什么”的解释，它不会简单地告诉你“怎么做”，而是会告诉你“为什么这么做”，比如为什么需要高斯消元法，它在解决线性方程组时有什么优势，以及它在背后的数学原理是什么。这一点对于理解抽象的代数概念至关重要。另外，这本书的习题设计也相当有特色，不同于一些只追求计算熟练度的教材，这里的习题更注重对概念的理解和应用。有的是纯粹的理论证明题，需要你运用所学的定理来构建逻辑链条；有的是结合经济管理背景的应用题，需要你将数学模型与实际问题相结合；还有一些启发式的问题，鼓励你去思考更深层次的数学思想。我经常花大量时间去琢磨这些习题，因为它们真的能帮助我巩固和深化对知识的理解。可以说，这本书不仅仅教会了我线性代数的“是什么”，更教会了我“为什么”和“如何用”，这对于我未来在经济管理领域的学习和实践，无疑是一笔宝贵的财富。
评分在我看来，这本《线性代数》教材最大的价值在于它能够“化繁为简”，将原本可能令人望而生畏的数学概念，通过清晰的逻辑和丰富的案例，变得易于理解和掌握。特别是对于线性代数中的“向量空间”和“线性变换”这些核心概念，书中给出的讲解方式非常独特。它并没有一开始就抛出复杂的定义和公理，而是从一些更直观的例子入手，比如多维数据点的集合，或者函数空间，来帮助我们建立起对向量空间的初步认识。然后，再逐步引入抽象的定义，并强调这些定义与直观理解之间的联系。在讲到线性变换时，书中巧妙地运用了“旋转”、“缩放”、“投影”等几何变换作为类比，让我们能够直观地理解线性变换如何改变向量的形态和位置，以及它在经济学中如何描述变量之间的线性关系。我特别喜欢书中关于“核空间”和“像空间”的讲解，它不仅解释了它们的数学定义，更是将其与“信息损失”或者“有效信息”的概念联系起来，这对于我们理解数据压缩、信号处理等领域非常有启发。而且，书中还提供了很多关于“降维”和“数据表示”的案例，比如如何利用线性代数的方法来减少数据维度，同时保留尽可能多的信息，这在当今大数据时代尤为重要。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它不仅仅教会了我如何做题，更重要的是教会了我如何去思考，如何去理解数学背后的逻辑和思想，这对于我未来的学习和研究非常有帮助。
评分这本《线性代数》教材最吸引我的地方在于它在“理论深度”和“教学趣味性”之间找到了一个绝佳的平衡点。它并没有牺牲数学的严谨性，但同时又通过生动的讲解和丰富的案例，让学习过程变得不再枯燥。我特别喜欢书中关于“行列式”的讲解，它不仅仅介绍了行列式的计算方法，更是深入探讨了行列式的几何意义，比如它表示了线性变换在体积上的缩放因子，以及它与方程组解的存在性之间的关系。这些内容不仅加深了我对概念的理解，更是让我看到了数学背后逻辑的严谨和优美。书中还专门开辟了章节来介绍“向量的范数”以及“矩阵的范数”，并解释了它们在度量向量或矩阵“大小”或者“影响力”方面的作用。这对于我们理解经济学中的“风险度量”、“金融衍生品的定价”等问题非常有帮助。书中还通过一些具体的例子，比如“人口增长模型”、“投资组合的风险分散”等，来展示如何利用线性代数的工具来分析和解决这些实际问题。这种“理论先行，实践跟进”的教学模式，让我能够更好地理解和吸收知识。而且，书中还提供了一些“编程实现”的建议，虽然没有直接给出代码，但却指明了方向，这对于我这样希望将理论知识应用于实际操作的学生来说，是非常宝贵的指导。总而言之，这本书是一本非常优秀的教材，它不仅为我提供了扎实的线性代数知识，更重要的是激发了我对数学学习的兴趣，让我看到了数学在解决复杂问题中的强大力量。
评分这本书在“系统性”和“启发性”方面做得非常出色，它不仅仅是一本教材，更像是一次对线性代数思想的一次深刻探索。我特别喜欢书中关于“线性方程组的解法”这一章节的讲解。它不仅仅介绍了高斯消元法和LU分解等经典方法，更是从几何的角度解释了方程组解的存在性和唯一性，以及不同解法在数值稳定性和计算效率上的差异。这让我对同一个问题有了多角度的理解。书中还花了不少篇幅讲解“向量空间”的性质，比如“子空间”、“线性无关”、“基”等概念，并且用很多具体的例子来说明这些概念的含义和重要性。我尤其对书中关于“基的选取”对问题的表示方式的影响进行了深入的讨论，这让我明白，选择合适的表示方法对于简化问题、揭示问题的本质至关重要。而且，书中还鼓励读者去探索更深层次的数学思想，比如它会适时地提出一些开放性的问题，引导读者去思考，去联系更广泛的数学知识。例如，在讲解“特征值与特征向量”时，它会引导读者去思考，在什么情况下，一个线性变换可以被简化为简单的伸缩，以及这种伸缩在物理学、经济学等领域有什么意义。总而言之，这本书不仅教会了我线性代数的知识，更重要的是培养了我独立思考、解决问题的能力，以及对数学之美的深刻体悟。
评分这本《线性代数》教材给我留下的最深刻印象是它所展现出的那种“理论与实践的完美融合”。作为一名经济管理专业的学生，我们学习线性代数，最终是为了能将这些数学工具运用到实际的商业分析和决策中去，而这本书恰恰是朝着这个方向精心设计的。我特别欣赏书中对“矩阵的秩”这一概念的讲解，它并没有仅仅停留在定义和计算，而是深入阐述了秩的几何意义，比如它代表了向量组的线性无关分量个数，以及在经济学中，它如何反映一个经济系统中独立变量的个数，或者一个模型的自由度。这一点对于理解复杂经济模型的内在结构和鲁棒性非常有帮助。书中还专门开辟了章节来介绍线性代数在“优化方法”中的应用，例如线性规划的基可行解、单纯形法的基本思想，这些都与我们未来工作中可能遇到的资源分配、生产调度等问题息息相关。书中通过具体的例子，比如工厂的生产效率优化、物流网络的成本最小化等，生动地展示了如何将实际问题转化为线性方程组，并通过线性代数的方法求解。此外，我非常喜欢书中对“特征值与特征向量”的讲解，它不仅仅是计算，更重要的是阐述了它们在系统稳定性分析、动力学模型中的作用。这对于我们理解经济增长模型、金融市场波动等具有动态特性的现象至关重要。总而言之，这本书不仅教会了我如何去计算，更重要的是教会了我如何去运用，如何将抽象的数学概念转化为解决实际问题的利器，这让我对未来的学习和工作充满了信心。
评分作为一名对经济和管理领域充满热情的学生，我一直希望能找到一本能够真正帮助我理解线性代数在这些学科中作用的教材，而这本《线性代数（经管类/2006年版）》绝对没有让我失望。它最大的亮点在于其高度的实操性和应用性。书中没有充斥着那些对我们非数学专业来说过于晦涩的理论证明，而是将重点放在了如何运用线性代数的工具来解决实际问题。我特别喜欢书中关于矩阵分解的章节，它不仅仅是介绍SVD、LU分解等技术，更是详细讲解了这些分解在数据分析、降维、推荐系统等方面的应用。例如，在介绍主成分分析（PCA）时，它会用一个具体的例子，比如分析不同经济指标之间的相关性，然后展示如何利用特征值分解来找出最能代表这些指标变化方向的主成分，从而实现数据的降维和可视化。这种“从问题出发，到方法落地”的讲解方式，让我对线性代数产生了前所未有的亲近感。而且，书中还提供了很多实际的例子，比如在生产计划中如何用线性规划来优化资源配置，在风险管理中如何用矩阵来描述资产的协方差，以及在市场营销中如何用线性模型来预测消费者行为。这些例子都非常贴近我们的专业需求，让我能够直观地感受到线性代数作为一种强大的数学语言，是如何帮助我们更清晰、更精确地描述和分析复杂的经济管理现象。这本书不仅让我学会了计算，更重要的是让我学会了如何用数学的思维去思考和解决问题，这对于我未来的职业发展至关重要。
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评分~ ~69软飘
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